Google DeepMind

Google DeepMind a hírekben

1. Kutatás 2026. augusztus 23., vasárnap

   Kis brit startup AI-ügynöke állítása szerint lekörözte az OpenAI-t és az Anthropicot

   Az Inherent nevű londoni AI-labor, amelyet volt Google DeepMind-kutatók alapítottak, saját közlése szerint Faraday nevű AI-ügynöke felülmúlta az Anthropic Claude Opus 4.8 és az OpenAI GPT-5.5 modelljeit egy konkrét feladatban: publikált tudományos cikkek eredményeinek önálló, előzetes válasz nélküli reprodukálásában. A cég állítása szerint a Faraday ehhez a jóval kisebb, 27 milliárd paraméteres Qwen 3.6 modellt használja a frontier-méretű riválisok helyett, és megerősítéses tanulással próbálja megtanítani neki a „kutatói érzéket” is, vagyis hogy mely kísérletek érdemesek elvégzésre. A startup nemrég 50 millió dolláros seed-körrel lépett ki a stealth módból. Az eredmények kizárólag a vállalat saját közléséből származnak, független megerősítés egyelőre nincs.

2. Szabályozás 2026. augusztus 18., kedd

   Anthropic láthatatlan szövegvízjelet vezet be Claude-hoz az uniós szabályok miatt

   Az Anthropic bejelentette, hogy a Google DeepMind SynthID-Text módszerének egy változatával láthatatlan vízjelet épít Claude szöveges válaszaiba, hogy megfeleljen az EU AI Act decembertől életbe lépő átláthatósági előírásainak. A cég állítása szerint a rendszer a szövegalkotás apró, véletlenszerű szóválasztásait használja fel egy kulccsal dekódolható mintázat elrejtésére, ami állítólag nem érzékelhető és nem rontja a minőséget. John Gruber tech-blogger ezt vitatja, szerinte a szinonimák sosem egyenértékűek, így a vízjel néha rosszabb szóválasztást eredményez. Steven Murdoch, a UCL informatikaprofesszora szerint viszont a változás valószínűleg nem lesz érzékelhető. A Google Gemini már 2024 óta használja a SynthID-Text-et, az OpenAI tervei egyelőre nem ismertek.

3. Szabályozás 2026. augusztus 17., hétfő

   Anthropic vízjel-detektáló API-t indít a Claude szövegeihez

   Az Anthropic bejelentette, hogy hamarosan vízjel-detektáló API-t indít, amellyel külső fejlesztők is ellenőrizhetik, generált-e szöveget a Claude. A cég a Google DeepMind 2024-es, Nature-ben publikált SynthID Text módszerének egy változatát használja: a technika a szóválasztás véletlenszerűségét finoman módosítja, ami a cég állítása szerint nem befolyásolja a szöveg minőségét vagy olvashatóságát. A módszer rövid, tényalapú vagy kód jellegű szövegeknél kevésbé megbízható, teljes átírással eltávolítható, a fájlokhoz pedig a nyílt C2PA szabványt alkalmazzák. A lépés az EU AI Act átláthatósági kódexéhez való megfeleléshez kapcsolódik, amelyet az Anthropic mintegy 190 másik aláíróval együtt írt alá, ezért a funkció globálisan indul, mivel régiós korlátozás technikailag nem megoldható.

4. Szabályozás 2026. augusztus 16., vasárnap

   Az Anthropic láthatatlan vízjelet épít a Claude szövegeibe

   Az Anthropic saját közleménye szerint a jövőbeli Claude-modellek olyan szöveget generálnak, amely láthatatlan vízjelet tartalmaz, amely alapján megállapítható, hogy a szöveget valószínűleg Claude írta-e. A cég szerint a módszer nem érinti a minőséget, tartalmat vagy hosszt, extra karaktert nem ad hozzá, és nem azonosítható vele konkrét személy vagy beszélgetés. A The Decoder cikke szerint a technika a Google DeepMind 2024-es SynthID Text módszerének egy változata, amely a szógenerálás véletlenszerűségét alakítja felismerhető mintává; ehhez az Anthropic külön felismerő API-t is kínál külső fejlesztőknek. A vízjel rövid, tényalapú vagy kódszövegeken kevésbé megbízható, erős átírással eltávolítható. A lépés az EU AI Act átláthatósági előírásainak való megfelelést szolgálja, amelyet több nagy AI-fejlesztő aláírt, ezért a funkció globálisan, régiós korlátozás nélkül indul.

5. Modellek 2026. augusztus 14., péntek

   Google bemutatta a Gemini 3.7 Flash modellt, három hét után

   Google kiadta a Gemini 3.7 Flash modellt, mindössze három héttel a 3.6 Flash után, amelyet fejlettebb kódolási és ügynöki (agentic) képességekkel reklámoz. A cég saját mérései szerint a FrontierCode teszten 34,4 százalékról 43,6 százalékra, a DeepSWE benchmarkon 49-ről 65,3 százalékra nőtt a pontszám, és javult a dokumentumfeldolgozás és az üzleti folyamatautomatizálás is. A Google saját adatai szerint az új modell felülmúlja a Claude Sonnet 5-öt és a GPT-5.6 Terrát, ezt azonban független teszt nem erősítette meg. A Gemini 3.7 Flash ára az év végéig 0,75 dollár millió beviteli és 3,75 dollár millió kimeneti tokenenként, ami a 3.6 Flash árának fele. Az Ars Technica szerint a gyors, három hetes ciklus inkább a folyamatos fejlődés látszatának fenntartásáról szólhat, miközben a várt Gemini 3.5 Pro zászlóshajó-modell kiadása továbbra is késik.

6. Eszközök 2026. augusztus 13., csütörtök

   A Google DeepMind jelnyelvi AI-t hoz a Pixel telefonokra

   A Google DeepMind bemutatta a sign-language-to-text (SL2T) nevű, több nyelvet kezelő AI-modelljét, amely a vállalat állítása szerint minőségben és általánosíthatóságban áttörést jelent a jelnyelvi fordításban. A modell a Pixel 11 készülékeken a Gboard és a Live Transcribe funkciókban debütál, kezdetben amerikai jelnyelvről (ASL) angolra fordítva: a felhasználók jelelhetnek a telefonjuknak ott, ahol eddig gépelniük kellett volna, például keresésnél, üzenetírásnál vagy a Gemini utasításainál. A cég szerint a belső tesztelők gyorsabbnak és természetesebbnek találták a jelelést, mint a gépelést. A fejlesztők hangsúlyozzák, hogy a világ több mint 200 jelnyelvet használó, becslésük szerint 70 millió siket és nagyothalló embere eddig kimaradt a beszélt nyelvi AI-forradalomból. A vállalat további eszközöket és nyelveket ígér a jövőben.

7. Üzlet 2026. augusztus 10., hétfő

   Google beolvasztja a DeepMindet, Hassabis távozhat

   A The Decoder beszámolója szerint a Google DeepMind elveszítheti önállóságát, és egyre inkább a Google egyik részlegévé válik. A cikk egy Guardian-jelentésre hivatkozva idéz egy volt Google-vezetőt, aki szerint „a DeepMind mint önálló szereplő korszaka véget ért”, egy jelenlegi alkalmazott pedig már csak „egy újabb alegységnek” nevezi a laboratóriumot. A napi működést állítólag Koray Kavukcuoglu veszi át az Egyesült Államokból, vezérigazgatói cím nélkül, miközben a Gemini-fejlesztés a Bay Area-ba tolódik, és Sergey Brin szerepe erősödhet. A Pathfounders értesülésére hivatkozva a cikk azt írja, Demis Hassabist elnöki posztra „léptették elő”, hogy távozását előkészítsék, és a közeljövőben véglegesen elhagyhatja a DeepMindet, hogy más projektjeire, köztük az Isomorphic Labsre koncentráljon. Ezek egyelőre nem hivatalos vállalati közlések, hanem sajtóértesülések és belső vélemények.

8. Modellek 2026. augusztus 10., hétfő

   Google DeepMind diffúziós nyelvmodellé alakította a Gemma 4-et

   A Google DeepMind technikai jelentést tett közzé a júniusban kiadott DiffusionGemma modellről. A vállalat állítása szerint nem nulláról építették: a meglévő Gemma-4-26B-A4B modellt alakították diffúziós architektúrává, az eredeti tanítási tokenmennyiség kevesebb mint tíz százalékának felhasználásával. A hagyományos, soronként tokeneket generáló modellekkel szemben a DiffusionGemma 256 tokenes blokkokat párhuzamosan finomít, ami Nvidia H100 gyorsítón a cég szerint mintegy 1500 token másodpercenkénti sebességet ad. A jelentés szerint a kétlépéses tanítás, benne az SD·RL nevű megerősítéses tanulás és mintavevő-desztilláció kombinációja, átlagosan tíz ponttal javította a teljesítményt érvelési benchmarkokon, a válaszok pedig mintegy 50 százalékkal rövidebbek lettek.

9. Üzlet 2026. augusztus 10., hétfő

   AlphaGo atyja új céget indított, vagyonát jótékonyságra ígéri

   David Silver, aki 2013 és 2025 között a Google DeepMind kutatója volt és 2016-ban az AlphaGo fejlesztését vezette, idén januárban Ineffable Intelligence néven saját céget alapított. A WIRED szerint a startup 1,1 milliárd dollár tőkét vont be 5,1 milliárd dolláros értékelésen, ami állítólag Európa valaha volt legnagyobb magvető köre. Silver a lapnak elmondta: cége jövőbeli eladásából származó teljes bevételét jótékony célra fordítja, hogy minél több emberi életet mentsen meg. A cikk szerint csatlakozik más AI-alapítókhoz, köztük Mustafa Suleymanhoz és Anton Osikához, akik szintén hasonló felajánlást tettek. A WIRED egy szociológust is idéz, aki szerint kétséges, hogy a filantrópia valóban orvosolja-e a tech-vagyon koncentrációja okozta egyenlőtlenségeket.

10. Kutatás 2026. augusztus 9., vasárnap

    Fields-érmes matematikus csatlakozik az OpenAI biztonsági csapatához

    Jacob Tsimerman, Fields-érmes matematikus a Torontói Egyetemről, csatlakozik az OpenAI mesterségesintelligencia-biztonsági csapatához. Korábban egy tanulmányban „omnicídium-eseményekkel” foglalkozott, azaz olyan forgatókönyvekkel, amelyekben az AI hozzájárulhat az emberiség kihalásához – ez az álláspont a szakértők körében vitatott. Szerinte a pánik nem indokolt, de a kockázatokat őszintén fel kell mérni, mert az AI-rendszerek működése nagyrészt empirikus, kevés garanciával a mechanizmusaikra. Meggyőződése, hogy az AI hamarosan felülmúlja az embereket a matematikai kutatásban. Demis Hassabis, a DeepMind korábbi vezérigazgatója szerint az AI legújabb matematikai eredményei fejlődést jelentenek, de nem áttörést, mert az igazi próbát a Millenniumi-díj problémái jelentenék, amelyeken az OpenAI Astra modellje egyelőre elbukott.

11. Kutatás 2026. augusztus 9., vasárnap

    A DeepMind AI-modellje egy nappal korábban jelzi előre a hurrikánokat

    A Google DeepMind és a Google Research WeatherNext nevű AI-modelljéről a Nature folyóiratban csütörtökön megjelent, lektorált tanulmány szerint a rendszer a korábbi módszereknél átlagosan egy nappal hosszabb előrejelzési időt biztosít trópusi ciklonoknál: három nappal korábbi becslése annyira pontos, mint a régebbi modellek két nappal korábbi jóslata. A cikk felidézi, hogy 2025 októberében a Melissa hurrikán esetében a WeatherNext öt nappal a partot érés előtt 80 százalékos biztonsággal jelezte az 5-ös kategóriájú hurrikánként Jamaicába érkezést, ami segítette a korábbi riasztást. A kutatók szerint a ritka szélsőséges eseményekhez kevés adat áll rendelkezésre, ezért a modellt általános időjárási és ciklonadatokon egyaránt betanították, és egy ilyen mértékű előrejelzési javulás korábban egy évtizedes fejlesztést igényelt volna.

12. Üzlet 2026. augusztus 9., vasárnap

    Hassabis lemond a napi vezetésről a Google DeepMindnél

    A Google DeepMind társalapítója és eddigi vezérigazgatója, Demis Hassabis lemond az operatív irányításról: elnöki tisztséget vesz át, és az anyacég Alphabet fő tudományos vezetője lesz. A napi működést a régóta a céghez tartozó Koray Kavukcuoglu veszi át, de nem vezérigazgatói, csak alelnöki rangban. Egy volt Google-vezető szerint ez azt jelzi, hogy DeepMind elveszíti korábbi függetlenségét, és szorosabban az amerikai anyavállalat irányítása alá kerül; ugyanez a forrás azt is állítja, hogy a Gemini modellek piaci pozíciót veszítettek az Anthropic és az OpenAI rendszereivel szemben. A cégen belül feszültségek övezik a Pentagonnal való együttműködést, egy korábbi alkalmazott pedig jogi eljárást indított, mert állítása szerint gázai véleménye miatt bocsátották el.

13. Üzlet 2026. augusztus 8., szombat

    Google átszervezi az AI-vezetést: Hassabis háttérbe lép, Jeff Dean távozik

    A Google jelentősen átalakítja mesterségesintelligencia-vezetését: Demis Hassabis, a DeepMind vezérigazgatója átadja a napi operatív irányítást, és a MIT Technology Review szerint az egység elnöke (chairman), illetve az Alphabet vezető tudósa lesz, míg a DeepMind élére a korábbi technológiai vezető, Koray Kavukcuoglu kerül senior vice president címmel. Jeff Dean, a cég 27 éve dolgozó korábbi vezető tudósa távozik, és három egykori kollégájával új céget, a Discovery Loopot alapítja, amelynek célja a tudományos kutatás automatizálása; a Google korai investorként vesz részt benne. A lap szerint a váltás olyan időszakban történik, amikor a Google a legutóbbi negyedévben először vált negatív cash flow-júvá. A Financial Times című híradása szerint az átszervezés Sergey Brin szerepét erősíti, miközben az anyavállalat szigorúbb kontrollt vesz át a londoni kutatólabor felett.

14. Kutatás 2026. augusztus 8., szombat

    Google DeepMind: áttörés a ciklonok AI-alapú előrejelzésében

    A Google DeepMind Nature-ben publikált kutatása szerint a WeatherNext nevű AI-modell a korábbi módszereknél pontosabban jósolja meg a trópusi ciklonok pályáját, intenzitását és szélszerkezetét. A vállalat állítása szerint a modell háromnapos előrejelzései olyan pontosak, mint korábban csak a kétnapos jóslatok voltak, ami átlagosan egy plusz nap előrejelzési biztonságot jelent a meteorológusoknak. A fejlesztés a National Hurricane Centerrel, a CIRA-val és a brit Met Office-szal együttműködésben zajlott, és a cég szerint már a gyakorlatban is bevált: a Melissa hurrikán 2025-ös, jamaicai partraérése előtt segített időben figyelmeztetést kiadni. A Google DeepMind most nyílt forráskódúvá teszi a WeatherNext 2 és a WeatherNext Cyclones modelleket, hogy a kutatói közösség is hozzáférjen hozzájuk.

15. Üzlet 2026. augusztus 7., péntek

    Google átalakítja AI-vezetését: Hassabis háttérbe lép, Dean távozik

    A Google bejelentette, hogy Demis Hassabis kilép a DeepMind napi operatív irányításából, és az egység elnöke, valamint az Alphabet vezető tudósa lesz; a DeepMind élére a jelenlegi CTO, Koray Kavukcuoglu kerül, vezérigazgató-helyettesi címmel. Ezzel egyidejűleg Jeff Dean, aki 27 évet töltött a Google-nél, három korábbi kollégájával új céget alapít Discovery Loop néven, a tudományos kutatás automatizálására; a Google a startup korai befektetője. A The Verge szerint a lépések hátterében belső feszültségek állhatnak: egy anonimitást kérő alkalmazott Dean távozását a cég „agyelszívásának” nevezte, mások pedig Hassabis hosszú távú kutatási fókusza és a vezetés gyorsabb, termékorientált irányvonala közötti ellentétre utaltak. A háttérben az is szerepet játszhatott, hogy a Google AI-részlege az elmúlt negyedévben először vált negatív pénzáramlásúvá.

16. Kutatás 2026. augusztus 7., péntek

    A Google DeepMind AI-modellje egy nappal korábban jelzi a hurrikánokat

    A Google DeepMind kutatói a Nature-ben publikált tanulmányukban azt állítják, hogy a WeatherNext nevű AI-modell átlagosan egy nappal korábban ad pontos előrejelzést trópusi ciklonokról, mint a korábbi módszerek. A modellt a Jamaicát pusztító Melissa hurrikán előrejelzésénél is használták, és az amerikai Nemzeti Hurrikáncentrum vezetője, Mike Brennan szerint az extra idő valós különbséget jelenthet az evakuálási döntéseknél. A fejlesztők a ritka ciklonadatokat általános meteorológiai adatokkal kombinálva tanították a modellt, hogy egyszerre a vihar útvonalát és intenzitását is jól becsülje, amivel korábbi AI-modellek nem boldogultak. A kutatók szerint korábban évtizedes fejlesztést igényelt volna egy nappal előrébb hozni az előrejelzést.

17. Üzlet 2026. augusztus 6., csütörtök

    Google átalakítja AI-vezetését, Jeff Dean új céget indít

    A Google jelentős vezetői átalakítást hajt végre AI-részlegeiben: Demis Hassabis a Google DeepMind elnöke és az Alphabet vezető kutatója lesz, míg a korábbi DeepMind CTO, Koray Kavukcuoglu veszi át a DeepMind operatív irányítását, Sundar Pichai alá tartozva. Ezzel egyidejűleg a Google 27 éves veteránja, Jeff Dean és Sanjay Ghemawat távozik, hogy Discovery Loop néven új AI-céget alapítsanak; csatlakozik hozzájuk Oriol Vinyals, a DeepMind kutatási alelnöke, és Quoc Le, a Google Brain társalapítója. A Google állítása szerint alapító investorként részesedést szerez az új vállalatban, amely tudományos és mérnöki felfedezéseket automatizáló AI-rendszereket épít. A Wired szerint ez komoly presztízsveszteség a Google számára az AI-versenyben, mert a vállalat egyik legmeghatározóbb kutatói csoportja távozik.

18. Modellek 2026. július 31., péntek

    Google DeepMind bemutatta a Gemini Robotics ER 2 rendszert a fizikai AI-hoz

    A Google DeepMind saját közleménye szerint a Gemini Robotics ER 2 videómegértést, feladat-orkesztrációt és több robot közötti együttműködést tesz lehetővé, ami lépésváltást jelent a robotikai alkalmazásokban. A WIRED beszámolója szerint a hozzá kapcsolódó Gemini Robotics 2 rendszer egy vizuális-nyelvi modellt és két, mozgásvezérlésre kiképzett vizuális-nyelvi-akció modellt kapcsol össze, amelyeket emberi távvezérléssel, videópéldákkal és szimulációval tanítottak be. Bemutatóvideókon például az Apptronik Apollo 2 robotja a Sharpa cég kezeivel polcokat pakolt rendbe. A cég szerint ez egy lépés a „fizikai AGI” felé, vagyis afelé, hogy a robotok emberi szintű sokféle feladatot végezzenek el, ugyanakkor a Google robotikáért felelős vezetője, Carolina Parada is elismerte, hogy a fizikai térben működő modellek nagyobb biztonsági kockázatot jelentenek, ezért réteges védőkorlátokat alkalmaznak.

19. Kutatás 2026. július 30., csütörtök

    Kutatás: néhány vezető AI-modell megdöbbentően könnyen kijátszható

    A FAR.AI nevű kaliforniai AI-biztonsági szervezet jelentése szerint négy vezető cég modelljeit tesztelték automatikusan generált, ártalmas kéréseket tartalmazó promptokkal, amelyek célja a biztonsági korlátok kijátszása volt. A WIRED beszámolója alapján a jelentés szerint az Elon Musk cégéhez köthető Grok modell bizonyult legsebezhetőbbnek 448 talált kijátszási móddal, a Google Gemini 249-cel, míg az Anthropic Claude és Fable, valamint az OpenAI GPT modelljei ellenálltak ezeknek a támadásoknak. A jelentés szerint a kijátszás költsége nevetségesen alacsony volt: 58 dollár a Grok, 278 dollár a Gemini esetében. A FAR.AI vezetője, Adam Gleave szerint ez az önkéntes vállalati szabályozás elégtelenségét bizonyítja, míg a Google DeepMind egyik vezetője, Rohin Shah szerint az eredmények nem tekinthetők a Gemini biztonságának teljes körű felmérésének.

20. Eszközök 2026. július 29., szerda

    Google frissítette a Gemini API menedzselt ügynökeit: alapértelmezett a 3.6 Flash

    A Google hivatalos bejelentése szerint a Gemini API-ban futó menedzselt ügynökök (Managed Agents) mostantól alapértelmezetten a Gemini 3.6 Flash modellt használják, ehhez nincs szükség kódmódosításra. Az újdonság emellett úgynevezett környezeti hookokat vezet be: ezekkel egyéni szkripteket lehet futtatni minden eszközhívás előtt vagy után a homokozó-környezetben, például letiltva, ellenőrizve vagy naplózva a kód futtatását vagy fájlírást végző műveleteket. A vállalat szerint a fejlesztők explicit módon is választhatnak modellt a 3.6 Flash, a 3.5 Flash és a legkisebb késleltetésű 3.5 Flash-Lite közül. A frissítés emellett költségkeret-vezérlést, ütemezett triggereket és ingyenes hozzáférési szintet is bevezet a menedzselt ügynökökhöz.

21. Szabályozás 2026. július 27., hétfő

    Célzott tiltást fontolgat a Fehér Ház a kínai nyílt MI-modellek ellen

    A The Decoder szerint az OpenAI és a Google DeepMind aláírt egy nyílt levelet, amely a nyílt súlyú MI-modellek szabályozása ellen érvel, miközben a The New York Times értesülése szerint a Fehér Ház nem átfogó tiltást, hanem célzott, modellenkénti korlátozásokat fontolgat a kínai nyílt súlyú rendszerekkel szemben nemzetbiztonsági aggályokra hivatkozva. A lap szerint az Anthropic és az OpenAI a háttérben lobbizik a kínai modellek szigorítása mellett, jóllehet az OpenAI a nyílt levelet is aláírta. Ez konkretizálja a korábban jelzett, fokozatos kormányzati fellépést: teljes tiltás helyett szelektív korlátozás valószínű. A Financial Times rövid híre szerint a valódi kockázat nem a külföldi nyílt forráskód, hanem az infrastruktúra kibertámadások elleni koordinálatlan védelme.

22. Kutatás 2026. július 20., hétfő

    A Google DeepMind GenCeption rendszere videógenerátorból csinál univerzális látómodellt

    A Google DeepMind kutatói kifejlesztették a GenCeption nevű rendszert, amely az Alibaba nyílt forráskódú Wan2.1 videómodelljét klasszikus számítógépes látási feladatokra – mélységbecslésre, szegmentálásra és 3D-s pózbecslésre – használja egyetlen előrecsatolt lépésben. A modell kis mennyiségű szintetikus videón tanult, mégis felveszi a versenyt specializált modellekkel, és valós felvételekre, valamint korábban nem látott kategóriákra is általánosít. A szerzők szerint ez a vitatott elképzelést támasztja alá, miszerint a videógenerátorok univerzális világmodellként szolgálhatnak. A tanulmány nem lektorált, eredményeit független szakértői vizsgálat még nem erősítette meg.

23. Társadalom 2026. július 20., hétfő

    Ausztrália és a mesterséges intelligencia: Albanese beszéde után a szuverenitás és közérdek kérdései várnak válaszra

    Anthony Albanese ausztrál miniszterelnök mesterséges intelligenciáról szóló beszéde után a The Guardian véleménycikke szerint az ország még nem nézett szembe a legfontosabb kérdésekkel: a szuverenitás, a munkaerőpiaci átalakulás és a közérdek védelme terén. A szerző saját tapasztalatait hozza fel: egy vállalkozásnál már több MI-ágens dolgozik, mint ember, egy nyugalmazott akadémikus pedig az Anthropic Fable-t rendkívül hatékony kutatási asszisztensnek találta. A cikk idézi Demis Hassabist, a Google DeepMind alapítóját, aki szerint az MI hatása az ipari forradalom tízszerese, tízszeres sebességgel, valamint Dario Amodeit, az Anthropic vezetőjét, aki a belépő szintű állások felének közeli eltűnését jósolja. A John Curtin Kutatóközpont májusi jelentése felvetette, hogy Ausztrália külföldi felhőszolgáltatók túszává válhat.

24. Kutatás 2026. július 17., péntek

    A Google DeepMind és az Isomorphic Labs közös biobiztonsági stratégiát mutatott be

    A Google DeepMind és az Isomorphic Labs közös megközelítést tett közzé a biológiai ellenálló képesség (bioreziliencia) erősítésére. A két szervezet saját közlése szerint az elmúlt egy évben több mint 15 partnerséget kötött kormányzati szervekkel, biobiztonsági szervezetekkel és kutatócsoportokkal annak érdekében, hogy megakadályozzák az AI-modellek visszaélésszerű felhasználását, és felgyorsítsák a járványok felismerését és a válaszlépéseket. A stratégia három pillérre épül: megelőzés, felderítés és reagálás. A cégek az AlphaFold, az AlphaGenome és az Isomorphic Labs gyógyszertervezési motorja (IsoDDE) mellett a Gemini modellt is megbízható partnerek rendelkezésére bocsátják. Emellett a SynthID vízjelező technológia biológiai alkalmazásán is dolgoznak, amely segíthetne a DNS-szintézis-szolgáltatóknak az AI által generált, potenciálisan kockázatos biológiai szekvenciák szűrésében.

25. Szabályozás 2026. július 15., szerda

    Demis Hassabis amerikai vezetésű globális AI-felügyeleti szervezet létrehozását javasolja

    Demis Hassabis, a Google DeepMind vezérigazgatója és 2024-es kémiai Nobel-díjas kutatója blogbejegyzésében egy amerikai vezetésű, globális AI-felügyeleti szervezet felállítását javasolta. A The Verge beszámolója szerint a testület – amely független szakértőkből és nyílt forráskódú közösségek képviselőiből állna – jogkörrel rendelkezne az élvonalbeli modellek megjelenés előtti értékelésére, és szükség esetén iparági szintű lassítást koordinálhatna. Hassabis állítása szerint a mesterséges általános intelligencia valószínűleg csak néhány évre van, és a társadalomnak értékes időablaka van a felkészülésre. Az Axios információira hivatkozva a The Verge azt írja, hogy Hassabis hónapok óta egyeztet a javaslatról a Trump-adminisztrációval, más AI-laborokkal és európai tisztviselőkkel, és az év végéig szeretné működésbe hozni az új szervezetet.

26. Társadalom 2026. július 11., szombat

    Megnyílt a Dataland, a világ első AI-művészeti galériája Los Angelesben

    Refik Anadol és társalapítója, Efsun Erkılıç június 20-án nyitotta meg a Dataland nevű galériát Los Angeles belvárosában, amelyet a világ első AI-művészeti múzeumaként hirdetnek. A WIRED beszámolója szerint az első két hétben több mint 10 000 látogatót fogadtak. A nyitó kiállítás, a Machine Dreams: Rainforest interaktív, a látogatók mozgására és biometrikus adataira reagáló installációkat mutat be, amelyeket Anadol saját fejlesztésű Large Nature Model nevű AI-rendszere generál. Anadol állítása szerint a modellt 5 petabájtnyi, saját maguk által gyűjtött és engedélyezett adatból – többek között a Smithsonian archívumaiból és amazóniai helyszíni felvételekből – tanították, tudatosan elhatárolódva a nagy tech-cégek vitatott adatgyűjtési gyakorlatától. A Google DeepMind hozzáférést biztosított a galériának alacsony energiaigényű számítási erőforrásokhoz a Google Cloudon keresztül.

27. Eszközök 2026. július 9., csütörtök

    A Google DeepMind háttérfuttatást és MCP-támogatást ad a Gemini API menedzselt ágenseihez

    A Google DeepMind négy új funkcióval bővítette a Gemini API-ban elérhető Managed Agents szolgáltatást. A The Decoder beszámolója szerint a fejlesztők mostantól aszinkron módon, háttérben futtathatják az ágenseket (Background Execution), anélkül hogy nyitott HTTP-kapcsolatot kellene fenntartaniuk. Emellett távoli MCP (Model Context Protocol) szervereket csatlakoztathatnak közvetlenül belső adatbázisokhoz vagy API-khoz. Az újdonságok között szerepel, hogy egyedi függvények is használhatók a beépített sandbox-eszközök mellett, továbbá a hitelesítő tokenek frissíthetők interakciók között a sandbox állapot elvesztése nélkül. A bővítés azt követően érkezik, hogy a frissült Android Bench benchmarkon a Google saját Gemini modelljei a riválisok mögött végeztek kódgenerálásban, ami rámutat a cég ágensfejlesztési infrastruktúrájának fejlesztési kényszerére.

28. Társadalom 2026. július 9., csütörtök

    Volt DeepMind-vezető szerint az AI-fegyverkezési verseny metaforája veszélyes irányba tereli a politikát

    Verity Harding, a Google DeepMind korábbi globális közpolitikai vezetője a WIRED-nek adott interjúban amellett érvelt, hogy az AI-t fegyverkezési versenyként bemutató narratíva korlátozza a nemzetközi együttműködést és kockázatos politikai döntésekhez vezet. Harding egy általa szerkesztett új esszégyűjteményben – amelyben Lawrence Freedman történész és Taro Kono japán politikus is szerepel – azt állítja, hogy a háborús metafora kisebb országokat arra kényszerít, hogy az egyik szuperhatalom mögé álljanak, saját érdekeik ellenében. A volt vezető szerint a Trump-adminisztráció exportkorlátozási tervei és nacionalista AI-retorikája éppen ennek a keretezésnek a tünetei. Harding 2016 és 2020 között Obamától Macronig tájékoztatta a politikusokat az AI-fejlesztésekről, és úgy látja, az iparág azóta az együttműködésről a rivalizálásra váltott.

29. Eszközök 2026. július 6., hétfő

    A Google DeepMind fejlesztője a Claude Code segítségével pár óra alatt portolta az iOS-re a Command & Conquer-t

    Ammaar Reshi, a Google AI Studio vezető termék- és dizájnfelelőse az Anthropic Claude Code és a Fable 5 AI-eszközök segítségével a 2003-as Command & Conquer: Generals Zero Hour PC-játékot natív iOS-alkalmazássá alakította – saját állítása szerint az első build mintegy 40 perc alatt készült el, amit néhány órányi hibakeresés követett, összesen két nap alatt. A The Decoder beszámolója szerint a játék ARM64-re fordítva, emulátor nélkül fut iPhone-on és iPaden, a DirectX 8 grafikus csővezetéket több köztes lépésen át az Apple Metal API-jára fordítja. A kampány, csatározás és a Generals Challenge módok érintőképernyős vezérléssel működnek, bár iPaden a hosszabb játékmenetek memóriaproblémák miatt összeomláshoz vezethetnek. Reshi a teljes forráskódot nyílt forráskódúként közzétette GitHubon – a játék futtatásához saját, megvásárolt asset-ekre van szükség.

30. Társadalom 2026. július 4., szombat

    A DeepMind szakszervezeti tárgyalásai akadoznak: a vezetés távol maradt az első egyeztetésről

    A Google DeepMind londoni dolgozóinak szakszervezeti elismerési tárgyalásai nehezen indultak: a WIRED beszámolója szerint a szerdai első, független közvetítő által moderált találkozón nem jelentek meg a DeepMind vezetői, csak HR-képviselők. A Communication Workers Union (CWU) tisztségviselője szerint ez arra utal, hogy a vállalat nem jóhiszeműen vesz részt a folyamatban. A DeepMind szóvivője cáfolta, hogy a tárgyalások elakadtak volna, és közölte, hogy a megfelelő képviselők jelen voltak. Az alkalmazottak felolvasott levelükben azt állították, hogy a Google belső csatornák korlátozásával és HR-figyelmeztetésekkel próbálta elfojtani a szakszervezeti párbeszédet, amit a vállalat vitatott. A szakszervezeti szerveződés 2025 februárjában indult el a DeepMindnál.

31. Modellek 2026. július 1., szerda

    A Google bemutatta a Nano Banana 2 Lite képgeneráló modellt: gyors és olcsó, de kompromisszumokkal

    A Google DeepMind elérhetővé tette a Gemini 3.1 Flash Lite Image modellt, amelyet Nano Banana 2 Lite néven ismernek: a cég állítása szerint ez a leggyorsabb és legolcsóbb képgeneráló modelljük. Alapértelmezett módban körülbelül 4 másodperc alatt készít képet, míg a standard Nano Banana-nak ehhez mintegy 20 másodpercre van szüksége. Az API-ár átlagosan 0,034 dollár 1000 képenként, a kimeneti tokenár pedig a Nano Banana 2 felének felel meg. Az Ars Technica szerint az Arena.ai felhasználói értékelései közel azonosak a nem-Lite változatéval, ugyanakkor a Google maga is elismeri, hogy a modell gyengébben kezeli a szövegeket – különösen a kis betűméretűeket –, az infografikákon pontatlan adatok jelenhetnek meg, és a személyek megjelenítése kevésbé konzisztens. A modell tehát gyors prototípuskészítésre és ötletelésre alkalmas, de a részletgazdagság terén elmarad a nagyobb változatoktól.